Question

我对未来的套餐有疑问。在我的任务中，我尝试设置一个异步过程。我是用Futures做的。如果我第一次运行我的脚本（在一个干净的RSession中）一切正常，并按预期工作。在同一个R Session中第二次运行相同的功能，在无休止的等待时间内结束。执行在期货开始的行中停止。没有错误被抛出。守则只是永远运行。如果我手动中断代码，则从该行调用浏览器： Sys.sleep（间隔）。通过以下方式执行此操作的呼叫来自：来自：socketSelect（list（con），write = FALSE，timeout = timeout）。

我编写了一个小程序，它的结构与我的脚本基本相同，并且会出现同样的问题。虽然在这个小例子中并不明显，但这个结构在我的原始代码中有一些优势：

 library(future)
library(parallel)

asynchronousfunction <- function(){

 Threads.2.start <- availableCores()
 cl <- parallel::makePSOCKcluster(Threads.2.start)
 plan(cluster, workers = cl)

 threads <- lapply(1:Threads.2.start, function(index){
   future::cluster({Sys.getpid()},persistent = TRUE, workers = cl[[index]])
 })

 while(!any(resolved(threads))){

    Sys.sleep(0.1)

 }

 threads <- lapply(1:Threads.2.start, function(index){
   future::cluster({Sys.getpid()},persistent = TRUE, workers = cl[[index]])
 })

 stopCluster(cl = cl)

}


asynchronousfunction() # First call to the function. Everything is working fine.
asynchronousfunction() #Second call to the function. Endless Execution.

我正在使用Windows 10，R版本是3.4.2。包版本是1.6.2。

我希望你们能帮助我。

提前致谢。

最诚挚的问候，

哈佛

Answer 1

作者future在这里。看起来你已经试图过度使用它，我并不是100％肯定你想要实现的目标。对我来说可疑的事情是你使用：

cluster() - 请致电future()。
cluster(..., workers = cl[[index]]) - 在设置未来时不要指定workers。
您是否有理由要使用persistent = TRUE？
resolve(threads)基本上与您的while()循环相同。
您没有收集期货的价值，即您没有致电value()或values()。
要进行问题排查，您可以通过设置option(future.debug = TRUE)获取有关幕后内容的详细信息。

如果我将您的示例重写为现在的示例，那么一个工作示例将如下所示：

library("future")

asynchronousfunction <- function() {
  n <- availableCores()
  cl <- makeClusterPSOCK(n)
  plan(cluster, workers = cl)

  fs <- lapply(1:n, function(index) {
    future({ Sys.getpid() }, persistent = TRUE)
  })

  ## Can be replaced by resolve(fs)
  while(!any(resolved(fs))) {
    Sys.sleep(0.1)
  }

  fs <- lapply(1:n, function(index) {
    future({ Sys.getpid() }, persistent = TRUE)
  })

  parallel::stopCluster(cl = cl)
}

您可以使用lapply()，而不是滚动自己的future() + future_lapply()吗？例如，

asynchronousfunction <- function() {
  n <- availableCores()
  cl <- makeClusterPSOCK(n)
  plan(cluster, workers = cl)

  pids <- future_lapply(1:n, function(ii) {
    Sys.getpid()
  })
  str(pids)

  pids <- future_lapply(1:n, function(ii) {
    Sys.getpid()
  })
  str(pids)

  parallel::stopCluster(cl = cl)
}

在R中执行将来的包会导致无休止的等待时间

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